es配置详解

1、elasticsearch重要配置项解释：

集群的名字

cluster.name: elasticsearch-wyl

配置当前节点的名字,每个节点的名字都应该是唯一的

node.name: "node1"

es存储数据的地方

path.data: "/opt/elasticsearch/data"

es存储日志的地方

path.logs: "/opt/elasticsearch/logs"

表示这个节点是否可以充当主节点，以及点是否充当数据节点。

node.master: true

node.data: false

绑定host，0.0.0.0代表当前节点的ip

network.host: "0.0.0.0"

这个是对外提供http服务的端口

http.port: 9200

discovery.zen.ping.multicast.enabled: false

discovery.zen.fd.ping_timeout: 100s

discovery.zen.ping.timeout: 100s

discovery.zen.minimum_master_nodes: 3

discovery.zen.ping.unicast.hosts:["172.18.1.22:9300","172.18.1.23:9300","172.18.1.24:9300","172.18.1.25:9300","172.18.1.26:9300"]

discovery.zen.ping.multicast.enabled 这个设置把组播的自动发现给关闭了，为了防止其他机器上的节点自动连入。

discovery.zen.fd.ping_timeout和discovery.zen.ping.timeout是设置了节点与节点之间的连接ping时长

discovery.zen.minimum_master_nodes 这个设置为了避免脑裂。比如5个节点的集群，如果设置为3，那么当一台节点脱离后，按照上面的情况重新选择master要超过3个投票才可以成为master节点，并不会出现脑裂现象。

discovery.zen.ping.unicast.hosts 这个设置了自动发现的节点。

action.auto_create_index: false 关闭了自动创建索引

2、elasticsearch选举master机制

对所有可以成为master的节点根据nodeId排序，每次选举每个节点都把自己所知道节点排一次序，然后选出第一个（第0位）节点，暂且认为它是master节点。

如果对某个节点的投票数达到一定的值（可以成为master节点数n/2+1）并且该节点自己也选举自己，那这个节点就是master。否则重新选举。

3、可能产生“脑裂”的原因？

（1）网络原因 内网一般不会出现此问题，可以监控内网流量状态。外网的网络出现问题的可能性大些。

（2）节点负载

由于master节点与data节点都是混合在一起的，所以当工作节点的负载较大（确实也较大）时，导致对应的ES实例停止响应，而这台服务器如果正充当着master节点的身份，那么一部分节点就会认为这个master节点失效了，故重新选举新的节点，这时就出现了脑裂；

这里最好是master节点和数据节点分开。

（3）回收内存 由于data节点上ES进程占用的内存较大，较大规模的内存回收操作也能造成ES进程失去响应。

4、应对“脑裂”的解决办法

推测出原因应该是由于节点负载导致了master进程停止响应，继而导致了部分节点对于master的选择出现了分歧。为此，一个直观的解决方案便是将master节点与data节点分离。

可以用上面说到的配置来限制其角色：

node.master: true

node.data: false

其他节点设置，这样master节点和data节点就分开了

node.master: false

node.data:  true

discovery.zen.ping_timeout（默认值是3秒，可以设置为120s）：默认情况下，一个节点会认为，如果master节点在3秒之内没有应答，那么这个节点就是死掉了，而增加这个值，会增加节点等待响应的时间，从一定程度上会减少误判。

discovery.zen.minimum_master_nodes（默认是1）：这个参数控制的是，一个节点需要看到的具有master节点资格的最小数量，然后才能在集群中做操作。官方的推荐值是(N/2)+1（向下取整），其中N是具有master资格的节点的数量。